Обнаружение аномальных звуков сердцебиения на основе записей сердечного ритма

А такой вот вопрос - трудно ли сделать тоже самое имея картинки ритма вместо звуковых файлов?

Я два года пытался понять проблемы с сердцем после ковида. Узи, экг, мрт, холтер + куча анализов и несколько кардиологов с разными диагнозами. В результате мне помог обычный советский психотерапевт.

Надеюсь, что помог..

Небольшое уточнение, с сырым сигналом мы работать конечно же может. CNN и трансформер для такого хорошо подходят.

Мне кажется название статьи некорректное, сердечный ритм - это про ВСР и интерваллограммы.

librosa.util.fix_length просто обрезает всё лишнее, а если не хватает, то заполняет нулями. Так себе решение. Особенно если учесть, что из 20 секундной записи мы можем сделать десяток записей по 9 секунд (окно с перекрытием). Аугментации с фиксированными коэффициентами 0,8 и 1,2 неплохо, но я бы (как минимум) сделал случайные коэффициенты, добавил бы немного шумов (как монотонный шум, так и потрескивания, щелчки и т.п.) и получил бы еще чуть больше экземпляров. Так же не увидел нормализации данных. Для лесов это может и не критично, а вот для нейросетей может стать решающим (когда у вас loss не падает сотни эпох).

Валидационную выборку вы неправильно создали: вы её делали после аугментаций, соответственно запись "A" могла пойти в тренировку и эта же запись (но уже с небольшой растяжкой 1,2) ушла в валидацию (утечка данных https://habr.com/ru/companies/vk/articles/746360/).